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mongodb中的排序和索引快速学习

mongodb中的排序和索引快速学习
 
 在mongodb中,排序和索引其实都是十分容易的,先来小结下排序: 
  www.zzzyk.com  
1 先插入些数据 
   db.SortTest.insert( { name : "Denis", age : 20 } ) 
db.SortTest.insert( { name : "Abe", age : 30 } ) 
db.SortTest.insert( { name : "John", age : 40 } ) 
db.SortTest.insert( { name : "Xavier", age : 10 } ) 
db.SortTest.insert( { name : "Zen", age : 50 } ) 
 
2 然后默认检索一下 
   db.SortTest.find() 
{ "_id" : ObjectId("50f6811c03141917bce6459f"), "name" : "Denis", "age" : 20 } 
{ "_id" : ObjectId("50f6811d03141917bce645a0"), "name" : "Abe", "age" : 30 } 
{ "_id" : ObjectId("50f6811d03141917bce645a1"), "name" : "John", "age" : 40 } 
{ "_id" : ObjectId("50f6811d03141917bce645a2"), "name" : "Xavier", "age" : 10 } 
{ "_id" : ObjectId("50f6811e03141917bce645a3"), "name" : "Zen", "age" : 50 } 
  排序的话,注意1是升序,-1是降序,如下:  www.zzzyk.com  
  db.SortTest.find().sort({name: -1}) ,则对name字段降序 
  { "_id" : ObjectId("50f6811e03141917bce645a3"), "name" : "Zen", "age" : 50 } 
{ "_id" : ObjectId("50f6811d03141917bce645a2"), "name" : "Xavier", "age" : 10 } 
{ "_id" : ObjectId("50f6811d03141917bce645a1"), "name" : "John", "age" : 40 } 
{ "_id" : ObjectId("50f6811c03141917bce6459f"), "name" : "Denis", "age" : 20 } 
{ "_id" : ObjectId("50f6811d03141917bce645a0"), "name" : "Abe", "age" : 30 } 
 
  可以同时多个字段的排列,比如: 
   db.SortTest.find().sort( { age: -1 , name: 1} ); 
 
3 关于索引 
   
  首先,mongodb的是B-tree的索引了。要注意的是,一个collection不能超过64个索引, 
索引的大小不能超过1024字节,其中包括字段名和值和命名空间。 
   首先照样创建数据: 
db.Indexing.insert( { name : "Denis", age : 20 } ) 
db.Indexing.insert( { name : "Abe", age : 30 } ) 
db.Indexing.insert( { name : "John", age : 40 } ) 
db.Indexing.insert( { name : "Xavier", age : 10 } ) 
db.Indexing.insert( { name : "Zen", age : 50 } ) 
 
  首先,尝试看下mongodb的执行计划: 
db.Indexing.find({name: "Denis"}).explain(),这个是看当查找Denis的执行情况, 
结果如下: 
  { 
        "cursor" : "BasicCursor", 
        "isMultiKey" : false, 
        "n" : 0, 
        "nscannedObjects" : 0, 
        "nscanned" : 0, 
        "nscannedObjectsAllPlans" : 0, 
        "nscannedAllPlans" : 0, 
        "scanAndOrder" : false, 
        "indexOnly" : false, 
        "nYields" : 0, 
        "nChunkSkips" : 0, 
        "millis" : 0, 
        "indexBounds" : { 
 
        }, 
        "server" : "Denis:27017" 
  
下面加个索引,如下: 
   db.Indexing.ensureIndex({name: 1}); 
  其中依然,1是升序,-1是降序,再看下执行计划: 
 
db.Indexing.find({name: "Denis"}).explain() 
结果为: 
 
  { 
        "cursor" : "BtreeCursor name_1", 
        "isMultiKey" : false, 
        "n" : 1, 
        "nscannedObjects" : 1, 
        "nscanned" : 1, 
        "nscannedObjectsAllPlans" : 1, 
        "nscannedAllPlans" : 1, 
        "scanAndOrder" : false, 
        "indexOnly" : false, 
        "nYields" : 0, 
        "nChunkSkips" : 0, 
        "millis" : 1, 
        "indexBounds" : { 
                "name" : [ 
                        [ 
                                "Denis", 
                                "Denis" 
                        ] 
                ] 
        }, 
        "server" : "Denis:27017" 
   可以看到,"cursor" 一栏中,已经变成了btree了;并且"indexBounds" :中现在有内容了。 
  然后可以删除索引: 
  db.Indexing.dropIndex({name: 1}); 
  删除所有索引 
     www.zzzyk.com  
4 创建唯一索引 
   db.Indexing.ensureIndex({name: 1}, {unique: true}); 
  也就是加上{unique: true}就可以了 
 
5 创建复合索引 
   比如要创建name和age的复合索引,直接如下 
db.Indexing.ensureIndex({name: 1, age : 1}); 
  如果要复合唯一索引,则: 
   db.Indexing.ensureIndex({name: 1, age : 1}, {unique: true}) 
   同样要注意的是,复合索引,要一起用才有效果,比如: 
 
  db.Indexing.find({name: "Denis"}).explain(),只按一个NAME,索引使用情况为: 
  { 
        "cursor" : "BtreeCursor name_1_age_1", 
        "isMultiKey" : false, 
   
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